"""
池化层 Pooling
- 对输入的特征图进行压缩
    - 一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度
    - 一方面进行特征压缩，提取主要特征
- 最大池化 Max Pooling、平均池化 Average Pooling等
- mm.MaxPool2d(
    kernel_size,
    stride=None,
    padding=0,
    dilation=1,
    return_indices=False,
    ceil_mode=False
)

上采样层
- Resize 如双线性差值直接缩放，类似与图像缩放，概念可见最近邻插值算法和双线性差值算法——图像缩放
- Deconvolution 也叫 Transposed Convolution
- 实现函数
    - nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)
    - nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0,out_padding=0,bias=True)

"""